一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法
阅读：501发布：2020-08-10
专利汇可以提供一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种离散型索驱动并联 机器人 的可重构控制方法，具体包括如下步骤：定义RCDPRs的常数设计参数；定义RCDPRs的出索点[u]v所在的网格 位置 ，得出出索点的网格总数nv；求解RCDPRs的配置总数；确定RCDPRs要执行的任务；确定动平台在执行任务期间需要满足的一组约束函数；识别配置的可行性变换并创建配置的可行性变换图；选择RCDPRs所需配置；创建图形；定义一组成本函数μt，成本函数用于计算可行性图中每个弧的成本；根据Dijkstra 算法 搜索图形计算连接 节点 N0到Ne的最 短路 径。本发明解决了现有离散型索驱动 并联机器人 存在的 刚度 小、碰撞多的问题。，下面是一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法专利的具体信息内容。
1.一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
步骤1，定义RCDPRs的常数设计参数，主要包括：缆索的数量，l；缆索的性能参数，即弹性模量E，直径 电机参数，包括电机转矩τM，转速wM，变速箱传动比iR，滚筒直径dW；缆索与动平台的连接点Bi在局部坐标系下的位置；
步骤2，定义RCDPRs的出索点[u]v(v＝1，…，nv)所在的网格位置，得出出索点的网格总数nv；
步骤3，求解RCDPRs的配置总数；
步骤4，确定RCDPRs要执行的任务；
步骤5，确定动平台在执行任务期间需要满足的一组约束函数
步骤6，识别配置的可行性变换并创建配置的可行性变换图；
步骤7，选择RCDPRs所需配置；
步骤8，根据步骤7选择的配置创建图形；
步骤9，定义一组成本函数μt，成本函数用于计算可行性图中每个弧的成本；
步骤10，根据Dijkstra算法搜索图形计算连接节点N0到Ne的最短路径。
2.根据权利要求1所述的一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，其特征在于：所述步骤3的具体过程如下：
根据步骤2提供的出索点的网格总数nv由如下公式(1)确定产生的RCDPRs配置总数nC：
每个配置Cj均由一组设计参数向量Xj(x1，j，x2，j，x3，j)来表达。
3.根据权利要求2所述的一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，其特征在于：所述步骤4的具体过程如下：
步骤4.1，确定动平台重量Wd和动平台所受的外力fmin，fmax和外力矩Mmin，Mmax的边界值；
即
假设：
fmin≤fx，fy，fz≤fmax (3)；
fmin≤Mx，My，Mz≤Mmax (4)；
其中，fx、fy、fz分别是外力矢量fe在x、y、z方向上的分量；Mx、My、Mz分别是外力矩Me在x、y、z方向上的分量；
步骤4.2，通过几何图形或多边形网格逼近动平台的工作空间；
步骤4.3，把工作空间离散成一组经过点nvp，各经过点通过片段相互连接，最后通过Fleury算法找出最小路径图，选择其中最短路径方案作为动平台必须要遵循的路径，再把此最短路径离散成np个点，在这些离散点上动平台的位姿为Pi。
4.根据权利要求3所述的一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，其特征在于：所述步骤5中的约束函数包括：对缆索张力约束、对缆索干涉约束、对缆索与环境之间的碰撞约束、对动平台的位姿误差约束。
5.根据权利要求4所述的一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，其特征在于：所述步骤6的具体过程为：假设 表示第i个点处位姿Pi的第j个配置Cj的第s个约束，其可行性的信息存储在变量Fi，j中，然后根据Fi，j的值创建配置的可行性变换图。
6.根据权利要求5所述的一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，其特征在于：所述步骤7的具体过程如下：
步骤7.1，调整配置的可行性；
调整过程如下：
一方面，把每个孤立的可行点，即满足Fi，j＝1，Fi-1，j＝0，Fi+1，j0的点直接转换成不可行点，即让该点的Fi，j＝0；
另一方面，检测每个配置Cj，若配置的连续可行点数低于预定义的最小连续可行点数h1，则把这一段均转化成不可行点。
步骤7.2，筛选配置；计算与每个配置Cj相关的可行点的百分比pj，筛选低于预定义可行点的百分比h2的配置：
步骤7.3，配置分级；
根据主导配置和次导配置的定义对配置进行分级；
步骤7.4，计算满足要求的最小配置数nm；
在主导配置数nd确定后，通过分析维度η来计算满足约束且遵循规定路径的最小配置数nm；
步骤7.5，确定可行性图的配置；
在nm个主导配置中一共有如下公式(14)得出的组合数，保留能够完全覆盖规定路径的组合：
7.根据权利要求6所述的一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，其特征在于：所述步骤8的具体过程如下：
步骤8.1，创建可行性图的七点；
第一个节点N0是虚拟节点，它表示可行性图的起点，跟指定路径虚拟点P0相关，但未给它分配配置，它的相邻节点N1，0，j只有当在点P1处配置Cj可行时才产生，即F1，j＝1，此时的N1，0，j均可为可行性图的起点，若在点P1处没有可行配置，则向点P2，P3，…，np依次向下寻找，直到找到可行性图的起点；
步骤8.2，从点P2到点 分析每个点的可行性变换，根据正负向可行性变换生成中间节点Ni，j，k；
步骤8.3，创建可行性图的终点。
一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法
技术领域
背景技术
[0002] 以往对索驱动并联机器人(CDPRs)的大多数研究中，动平台和机架与缆索的连接点位置是固定的，这些连接点在设计阶段就已经被确定好了。然而，这种固定配置的连接点并不总是合适的，此外，在某些情况下也需要机器人有重新配置的能力，例如CDPRs工作空间内缆索与物体发生碰撞等。于是，引入一种新型的可重构索驱动并联机器人(RCDPRs)。把机架与缆索连接点定义为出索点，RCDPRs就是通过改变出索点的位置重新对缆索进行布局，从而增加机器人的灵活性，并在一定的约束下获得更好的性能。例如，避免缆索与环境之间的碰撞、扩大工作空间、提高刚度、加强有效负载能力、减小缆索张力等。目前，可重构索驱动并联机器人根据出索点位置的变化方式主要分为两大类：1)出索点位置离散型变化的称作离散型可重构索驱动并联机器人，离散型可重构索驱动并联机器人适合杂乱环境下要求遵循规定路径且缆索之间不发生干涉的情况；2)出索点位置连续型变化的称作连续型可重构索驱动并联机器人。不同类型的索驱动并联机器人有不同的可重构控制方法。
发明内容
[0003] 本发明的目的是提供一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，解决了现有离散型索驱动并联机器人存在的刚度小、碰撞多的问题。
[0004] 本发明所采用的技术方案是，一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，具体包括如下步骤：
[0005] 步骤1，定义RCDPRs的常数设计参数，主要包括：缆索的数量，l；缆索的性能参数，即弹性模量E，直径 电机参数，包括电机转矩τM，转速 wM，变速箱传动比iR，滚筒直径dW；缆索与动平台的连接点Bi在局部坐标系下的位置；
[0006] 步骤2，定义RCDPRs的出索点[u]v所在的网格位置，得出出索点的网格总数nv；
[0007] 步骤3，求解RCDPRs的配置总数；
[0008] 步骤4，确定RCDPRs要执行的任务；
[0009] 步骤5，确定动平台在执行任务期间需要满足的一组约束函数
[0010] 步骤6，识别配置的可行性变换并创建配置的可行性变换图；
[0011] 步骤7，选择RCDPRs所需配置；
[0012] 步骤8，根据步骤7选择的配置创建图形；
[0013] 步骤9，定义一组成本函数μt，成本函数用于计算可行性图中每个弧的成本；
[0015] 本发明的特点还在于，
[0016] 步骤3的具体过程如下：
[0017] 根据步骤2提供的出索点的网格总数nv由如下公式(1)确定产生的 RCDPRs配置总数nC：
[0018]
[0019] 每个配置Cj均由一组设计参数向量Xj(x1，j，x2，j，x3，j)来表达。
[0020] 步骤4的具体过程如下：
[0021] 步骤4.1，确定动平台重量Wd和动平台所受的外力fmin，fmax和外力矩 Mmin，Mmax的边界值；即
[0022]
[0023] 假设：
[0024] fmin≤fx，fy，fz≤fmax (3)；
[0025] Mmin≤Mx，My，Mz≤Mmax (4)；
[0026] 其中，fx、fy、fz分别是外力矢量fe在x、y、z方向上的分量； Mx、My、Mz分别是外力矩Me在x、y、z方向上的分量；
[0027] 步骤4.2，通过几何图形或多边形网格逼近动平台的工作空间；
[0028] 步骤4.3，把工作空间离散成一组经过点nvp，各经过点通过片段相互连接，最后通过Fleury算法找出最小路径图，选择其中最短路径方案作为动平台必须要遵循的路径，再把此最短路径离散成np个点，在这些离散点上动平台的位姿为Pi。
[0029] 步骤5中的约束函数包括：对缆索张力约束、对缆索干涉约束、对缆索与环境之间的碰撞约束、对动平台的位姿误差约束。
[0030] 步骤6的具体过程为：假设 表示第i个点处位姿Pi的第j个配置Cj的第s个约束，其可行性的信息存储在变量Fi，j中，然后根据Fi，j的值创建配置的可行性变换图。
[0031] 步骤7的具体过程如下：
[0032] 步骤7.1，调整配置的可行性；
[0033] 调整过程如下：
[0034] 一方面，把每个孤立的可行点，即满足Fi，j＝1，Fi-1，j＝0，Fi+1，j＝0的点直接转换成不可行点，即让该点的Fi，j＝0；
[0035] 另一方面，检测每个配置Cj，若配置的连续可行点数低于预定义的最小连续可行点数h1，则把这一段均转化成不可行点。
[0036] 步骤7.2，筛选配置；计算与每个配置Cj相关的可行点的百分比pj，筛选低于预定义可行点的百分比h2的配置：
[0037]
[0038] 步骤7.3，配置分级；
[0039] 根据主导配置和次导配置的定义对配置进行分级；
[0040] 步骤7.4，计算满足要求的最小配置数nm；
[0041] 在主导配置数nd确定后，通过分析维度η来计算满足约束且遵循规定路径的最小配置数nm；
[0042] 步骤7.5，确定可行性图的配置；
[0043] 在nm个主导配置中一共有如下公式(14)得出的组合数，保留能够完全覆盖规定路径的组合：
[0044]
[0045] 步骤8的具体过程如下：
[0046] 步骤8.1，创建可行性图的七点；
[0047] 第一个节点N0是虚拟节点，它表示可行性图的起点，跟指定路径虚拟点 P0相关，但未给它分配配置，它的相邻节点N1，0，j只有当在点P1处配置Cj可行时才产生，即F1，j＝1，此时的N1，0，j均可为可行性图的起点，若在点P1处没有可行配置，则向点P2，P3，…，np依次向下寻找，直到找到可行性图的起点；
[0048] 步骤8.2，从点P2到点 分析每个点的可行性变换，根据正负向可行性变换生成中间节点Ni，j，k；
[0049] 步骤8.3，创建可行性图的终点。
[0050] 本发明的有益效果是，本发明提供的一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，修改了出索点的位置，即移动或改变机架上把缆索引向动平台的最后一个滑轮的位置，本发明解决了现有索驱动并联机器人存在的刚度小、碰撞多的问题。附图说明
[0051] 图1是本发明一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法中创建可行性流程图的过程示意图；
[0052] 图2是本发明一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法实施例中 RCDPRs的动平台从通过点N1出发的路径示例；
[0053] 图3是本发明一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法实施例中 RCDPRs的配置可行性图；
[0054] 图4(a)是本发明一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法实施例中RCDPRs的可行性图的调整示意图；
[0055] 图4(b)是本发明一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法实施例中RCDPRs的配置筛选示意图；
[0056] 图4(c)是本发明一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法实施例中RCDPRs的配置分级示意图；
[0057] 图4(d)是本发明一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法实施例中RCDPRs的最小配置示意图；
[0058] 图5是本发明一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法实施例中创建的可行性图。
具体实施方式
[0059] 下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
[0060] 本发明一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，具体包括如下步骤：
[0061] 步骤1，定义RCDPRs的常数设计参数，主要包括：缆索的数量，l；缆索的性能参数，即弹性模量E，直径 电机参数，包括电机转矩τM，转速 wM，变速箱传动比iR，滚筒直径dW；缆索与动平台的连接点Bi在局部坐标系下的位置；
[0062] 步骤2，定义RCDPRs的出索点[u]v(v＝1，…，nv)所在的网格位置，得出出索点的网格总数nv；为了限制问题的复杂性，可对出索点所在的网格位置进行参数化布局。例如通过对结构参数x1、x2、x3进行参数化设计，便能确定所有出索点所在的网格位置，即不同网格位置的出索点对应不同组的设计参数值；
[0063] 步骤3，求解RCDPRs的配置总数；
[0064] 根据步骤2提供的出索点的网格总数nv由如下公式(1)确定产生的 RCDPRs配置总数nC：
[0065]
[0066] 每个配置Cj(j＝1，…，nc)均由一组设计参数向量Xj(x1，j，x2，j，x3，j)来表达。
[0067] 步骤4，确定RCDPRs要执行的任务，具体为：
[0068] 步骤4.1，确定动平台重量Wd和动平台所受的外力fmin，fmax和外力矩 Mmin，Mmax的边界值，在任务期间，给动平台施加一个外力和外力矩We，We包括动平台上所搭载工具的重量以及运动过程中产生的力和力矩；即
[0069]
[0070] 假设：
[0071] fmin≤fx，fy，fz≤fmax (3)；
[0072] Mmin≤Mx，My，Mz≤Mmax (4)；
[0073] 其中，fx、fy、fz分别是外力矢量fe在x、y、z方向上的分量； Mx、My、Mz分别是外力矩Me在x、y、z方向上的分量；
[0074] 步骤4.2，通过几何图形或多边形网格逼近动平台的工作空间；
[0075] 步骤4.3，把工作空间离散成一组经过点nvp(vp＝1，…，Q)，各经过点通过片段相互连接，最后通过Fleury算法找出最小路径图，选择其中最短路径方案作为动平台必须要遵循的路径，再把此最短路径离散成np个点，在这些离散点上动平台的位姿为Pi(i＝1，…，np)。
[0076] 步骤5，确定动平台在执行任务期间需要满足的一组约束函数例如：
[0077] (1)缆索张力，由于缆索只能受拉不能受压，则缆索张力必须始终都是非负的，此外，索力也应该低于缆索张力的上限τmax。缆索能够承受的最大张力τmax1或者电机可以提高的最大张力τmax2，故缆索张力的界限为：
[0078]
[0079] 其中，τmax＝min{τmax1，τmax2}；
[0080] (2)缆索干涉，如果有两根或者多根缆索发生干涉，则RCDPRs的静态模型不再有效，缆索可能也会受损，为了避免缆索发生干涉，要确定缆索之间的距离。第i根索和第j根索之间的距离为di，jcc，缆索的直径为 故缆索不发生干扰的界限为：
[0081]
[0082] 其中，要验证的缆索干涉的数量等于 此外，也可能需要考虑滚筒到换向滑轮之间的缆索发生干涉；
[0083] (3)缆索与环境之间的碰撞，一般工业环境比较混乱，应避免RCDPRs 与环境之间的碰撞。用基本形状(如球体或者圆柱体)对环境对象建模，快速碰撞检测可以通过计算环境对象的基本形状与缆索之间的距离完成。
[0084] (4)动平台的位姿误差，缆索不是刚体，具有很强的柔性。当缆索受到一些变形时，可能会引起动平台产生位姿误差，因此，动平台的位姿误差也应该有界限的，即：
[0085] [δtx，δty，δtz]≤|[δtx，c，δty，c，δtz，c]| (7)；
[0086] [δα，δβ，δγ]≤|[δαc，δβc，δγc]| (8)；
[0087] 其中，δtx、δty、δtz分别表示动平台位置误差δt在x、y、z方向上的分量，[δtx，c、δty，c、δtz，c]为动平台的位置误差界限；δα、δβ、δγ分别表示动平台的俯仰角、偏航角、翻滚角的误差，[δαc、δβc、δγc]为动平台的姿态角误差界限；
[0088] 步骤6，识别配置的可行性变换并创建配置的可行性变换图；
[0089] 主要是在指定点Pi(i＝1，…，np)识别出满足步骤5中所有约束的配置 Cj(j＝1，…，nC)，从而得到配置的可行性变换。
[0090] 具体为，假设 表示第i个点处位姿Pi的第j个配置Cj的第s个约束，其可行性的信息存储在变量Fi，j(i＝1，…，nP，j＝1，…，nC) 中，然后根据Fi，j的值创建配置的可行性变换图；
[0091] 定义1
[0092]
[0093] 其中， 定义为：
[0094]
[0095] 定义2
[0096]
[0097] Fi，j是正向可行变换(PFT)；
[0098]
[0099] Fi，j是负向可行变换(NFT)；
[0100] 然后根据Fi，j的值创建配置的可行性变换图；
[0101] 步骤7，选择RCDPRs所需配置；
[0102] 可行性图由nC个配置组成，需要筛选出遵循规定路径的最小化配置，设最小配置的个数为nm，具体为：
[0103] 步骤7.1，调整的配置可行性；
[0104] 排除孤立的可行点和小集合可行点从而简化配置的可行性信息；
[0105] 由于配置的某些可行点只覆盖了规定遵循路径的极小部分，使用这些孤立的可行点和小集合可行点不利于实现最优配置，例如最小化重新配置的数量。
[0106] 调整过程如下：一方面，把每个孤立的可行点，即满足 Fi，j＝1，Fi-1，j＝0，Fi+1，j＝0的点直接转换成不可行点，即让该点的Fi，j＝0；另一方面，检测每个配置Cj(j＝1，…，nc)，若配置的连续可行点数低于预定义的最小连续可行点数h1，则把这一段均转化成不可行点。
[0107] 步骤7.2，筛选配置；计算与每个配置Cj相关的可行点的百分比pj，筛选低于预定义可行点的百分比h2的配置；
[0108]
[0109] 步骤7.3，配置分级；
[0110] 根据主导配置和次导配置的定义对配置进行分级；
[0111] 定义3
[0112] 若满足
[0113]
[0114] 相应地，主导配置数nd如下定义：
[0115] 推论1
[0116] 主导配置可行点的集合不全包含于另一个配置可行点的集合中；
[0117] 步骤7.4，计算满足要求的最小配置数nm；
[0118] 在主导配置数nd确定后，通过分析维度η来计算满足约束且遵循规定路径的最小配置数nm，具体为：
[0119] 从η＝1开始分析，不断增加η的值直到至少有一个配置组合覆盖规定路径的所有点且满足所有的约束函数，给定η的值，则要测试的配置组合数量为
[0120]
[0121] 最好的情况为nm＝η＝1，即只需要一个主导配置就能满足要求；最坏的情况为nm＝η＝nd，即需要所有的主导配置加起来才能满足要求。此外，若所有的配置加起来仍不能完全覆盖规定路径时，则选择覆盖规定路径最大的点数的一组配置组合。
[0122] 步骤7.5，确定可行性图的配置；
[0123] 在nm个主导配置中一共有如下公式(14)得出的组合数，保留能够完全覆盖规定路径的组合；
[0124]
[0125] 步骤8，根据步骤7选择的配置创建图形；通过步骤7选择配置后便可生成可行性图，参见图1，图1中A区域表示可行性图的起点创建区域，图 1中B区域表示可行性图的中间节点创建区域；图1中C区域表示可行性图的终点创建区域；
[0126] 节点Ni，j，k表示机器人在点Pi处从配置Cj变换到配置Ck，节点之间通过定向弧连接，这些弧表示未来遵循整个规定路径而要遵循的重新配置的序列；
[0127] 定义4
[0128] 若
[0129]
[0130] 则Ni，j，k和Ni′，j′，k′相邻；
[0131] 步骤8.1，创建可行性图的起点；
[0132] 第一个节点N0是虚拟节点，它表示可行性图的起点，跟指定路径虚拟点 P0相关，但未给它分配配置，它的相邻节点N1，0，j只有当在点P1处配置Cj可行时才产生，即F1，j＝1，此时的N1，0，j均可为可行性图的起点，若在点P1处没有可行配置，则向点P2，P3，…，np依次向下寻找，直到找到可行性图的起点；
[0133] 步骤8.2，从点P2到点 分析每个点的可行性变换，根据正负向可行性变换生成中间节点Ni，j，k；
[0134] 定义5
[0135] 若
[0136] 若
[0137] 推论2
[0138] 中间节点Ni，j，k只有配置Cj和配置Ck在点Pi处均可行时才生成，即Fi，j＝1 且Fi，k＝1；
[0139] 步骤8.3，创建可行性图的终点；
[0140] 终点Ne与起点均为虚拟节点，跟指定路径点 相关，也为分配配置给它，其相邻节点 只有当在点 处配置Cj可行时才产生，即 ＝1，此时的 均可为可行性图的终点。
[0141] 步骤9，定义一组成本函数μt(t＝1，…，nμ)，成本函数用于计算可行性图中每个弧的成本。由机器人要执行的任务和用户定义决定要使用的成本函数，本发明提出以下几种成本函数：1)第一个成本函数μ1-重新配置的数量，该成本函数旨在最大限度减少出索点的变更次数，从而减少缆索连接和拆卸的次数，从配置Cj变换到配置Ck，出索点更改的次数定义为nr，设
[0142] μ1＝nr (16)；
[0143] 2)第二个成本函数μ2-容量裕度，该成本函数旨在最大化RCDPRs的容量裕度，容量裕度量化了在满足要求的外力和外力矩We的前提下，RCDPRs 接近非线性静平衡的程度。给定两个相邻节点Ni，j，k和Ni′，k，k′及配置Ck，定义μ2为规定路径上的点Pi和Pi'之间容量裕度的平均值的倒数，即：
[0144]
[0145] 其中，配置Ck在点Pi″(i″＝i，…，i′)的容量裕度Si″，k定义为：
[0146]
[0147] 其中，Si″，j，v是[We]r的第j个顶点到[We]a的第v个面的矢量距离，nj和nv分别为[We]r的顶点数和[We]a的面数，为了平衡外力和外力矩We，每根缆索都会对动平台产生一个拉力τi(i＝1，…，l)，认定动平台处于准静态时，有：
[0148] Wτ+We＝0 (19)；
[0149] 其中，τ＝[τ1，…，τl为缆索拉力向量，W为系数矩阵，由于矢量We和系数矩阵W的维度不一致，为了计算容量裕度，做如下统一：
[0150]
[0151]
[0152] 其中， 和03分别是3×3的单位矩阵和空矩阵，rg是动平台的回转半径且
[0153]
[0154] 3)第三个成本函数μ3-定位误差；该成本函数旨在最小化动平台定位误差的范数；给定两个相邻节点Ni，j，k和Ni′，j′，k′及配置Ck，μ3为规定路径上点Pi和点Pi′之间动平台定位误差2范数 的平均值，即：
[0155]
[0156] 其中||δti″，k||2是配置Ck在点Pi″处动平台定位误差的2范数；
[0157] 4)第四个成本函数μ4-索力；该成本函数旨在最小化索力给定两个相邻节点Ni，j，k和Ni′，j′，k′及配置Ck，μ4为规定路径上点Pi和Pi′之间索力矢量2范数 的加权平均值，即：
[0158]
[0159] 5)第五个成本函数μ5-索力变化，该成本函数旨在最小化规定路径上的索力变化，给定两个相邻节点Ni，j，k和Ni′，j′，k′及配置Ck，μ5为规定路径上点Pi和点Pi′之间索力矢量范数的标准偏差στ加权平均值，即：
[0160]
[0161] 步骤10，根据Dijkstra算法搜索图形计算连接节点N0到Ne的最短路径；最佳节点序列与最佳重新配置的序列相对应，通过分析不同的标准和与弧关联的成本函数进行优化，最终，最优重新配置策略的成本Φt等于最短路径上弧成本之和。
[0162] 实施例1
[0163] 本发明一种离散型索驱动并联机器人的可重构控制方法，具体过程如下：
[0164] 步骤1，先定义RCDPRs的常数设计参数；
[0165] 包括缆索数量l＝8，缆索的弹性模量E＝100Gpa，直径 电机转矩τM＝45N·m，转速wM＝3000r/min，变速箱传动比iR＝10，滚筒直径dW＝15cm。
[0166] 步骤2，机架长7m，宽4.5m，高4m，这里把出索点的位置以25cm的恒定步长离散，并由x1、x2、x3三个结构设计参数来定义出索点的位置，动平台上20cm，宽20cm，高25cm；
[0167] 设计参数x1、x2、x3可取如下值：
[0168] [x1]＝{0,0.25,0.5,0.75,1.0,1.25,1.5,1.75,2.0,2.25}
[0169] [x2]＝{0.25,0.5,0.75,1.0,1.25,1.5,1.75,2.0,2.25}
[0170] [x3]＝{0.25,0.5,0.75,1.0,1.25,1.5,1.75,2.0,2.25}
[0171] 步骤3，根据 可得配置总数nC＝810及不同配置对应的不同组设计参数；
[0172] 步骤4，根据任务要求确定相关参数的边界值，如：动平台重量Wd＝31kg，则：fz＝-310N；动平台所受的外力边界：-30N≤fx，fy≤30N；忽略力矩，即Mx，My，Mz＝0；如图2所示，本实施例中现通过矩形来逼近动平台的工作空间，并把工作空间离散成一系列经过点nvp，经过点通过片段相互连接。通过Fleury算法找出最小路径图，选择其中最短路径方案作为动平台必须要遵循的路径。动平台若从N1出发，则最佳路径为： N1N5N2N3N5N4N3N4N1N5N2N1。再把此路径离散成np个点，在这些离散点上动平台的位姿为Pi(i＝1，…，np)；
[0173] 步骤5，在执行任务期间，本实施例中动平台及缆索还应满足一些约束条件，但为了限制问题的复杂性，本案列中未施加额外的外力和外力矩，只考虑缆索张力这一种约束条件。缆索能够承受的最大张力Tmax1＝6990N或者电机可以提高的最大张力Tmax2＝6000N。故缆索张力的界限为： 其中，Tmax＝min{Tmax1，Tmax2}＝6000N。
[0174] 步骤6，图3给出了针对四种配置C1,C2，C3，C4在两个连续点的转换，紫色的箭头表示可能的重新配置转换，从左向右实线的指向终点表示正向可行变换(PFT)，从右向左的虚线起点表示负向可行变换(NFT)；
[0175] 步骤7，对配置需要进行筛选来最小化遵循规定路径的配置nm。
[0176] (1)配置的可行性调整。一方面，把每个孤立的可行点直接转换成不可行点，如图4(a)所示，让F9,1的值由1变成0；另一方面，检测每个配置Cj，j＝1，…，nc，若配置的连续可行点数低于预定义的最小连续可行点数 h1＝3则把配置C3这一段均转化为不可行点，如图4(a)所示F1,3＝F2,3＝0，图4(a)中G点为孤立的可行点，H点为小集合可行点；
[0177] (2)配置筛选，如图4(b)所示，计算跟每个配置Cj相关的可行点的百分比pj，筛选低于预定义可行点的百分比h2＝0.4的配置，即筛选掉配置 C4。
[0178] (3)配置分级，如图4(c)所示，C2是第一主导导配置，C3是第二主导导配置，C1是次导配置；
[0179] (4)根据上一个步骤确定主导配置数nd＝2后，从η＝1开始分析，不断增加η的值直到至少有一个配置组合覆盖规定路径的所有点且满足所有的约束函数。本案列中满足要求的最小主导配置数nm＝2。
[0180] (5)在主导配置中一共有1个组合，保留能够完全覆盖规定路径的组合，即C2，C3为最小配置集合，如图4(d)所示。
[0181] 步骤8，通过步骤7选择配置后便可生成可行性图，参见图5；
[0182] (1)创建可行性图的起点，第一个节点N0是虚拟节点，它表示可行性图的起点，跟指定路径点P0相关，但未给它分配配置。它的相邻节点N1，0，j只有当在点P1处配置Cj可行时才产生，即F1，j＝1，此时的N1，0，j均可为可行性图的起点。本实施例中可行性图的起点为N1，0，1、N1，0，2、N1，0，3、N1，0，4；
[0183] (2)从点P2到点 分析每个点的可行性变换，根据正负向可行性变换生成中间节点Ni，j，k为N2，3，1、N2，3，2、N3，4，1、N3，4，2、N4，1，2、N6，2，3、N7，2，3。
[0184] (3)创建可行性图的终点，本实施例中N10，3为可行性图的终点。
[0185] 步骤9，考虑已经定义的五个成本函数μt(t＝1，…，5)用于计算每个弧的成本，由机器人要执行的任务和用户定义决定要使用的成本函数；
[0186] 步骤10，根据Dijkstra算法搜索图形以计算连接节点N0到Ne的最短路径，最佳节点序列与最佳重新配置的序列相对应，通过分析不同的标准和与弧关联的成本函数进行优化，最终，最优重新配置策略的成本Φt等于最短路径上弧成本之和。
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